1030066線性編碼器選上海秉銘KHU53-XXX00107而構(gòu)建了兩個基于Corr-RBM的跨模態(tài)深度學習模型,。Corr-RBM由兩個單模態(tài)受限玻爾茲曼機組成,。與Corr-AE類似,本文首先在這兩個受限玻爾茲曼機的表示層之間引入一個約束,以建模不同模態(tài)的表示層之間的共性關(guān)聯(lián)。然后為此設(shè)計了一個新的目標函數(shù)以及優(yōu)化算法,。該目標函數(shù)要求化兩個模態(tài)數(shù)據(jù)的負對數(shù)似然和不同模態(tài)表示層之間關(guān)聯(lián)誤差之和,。這使得模型可以將單模態(tài)表示學習與跨模態(tài)關(guān)聯(lián)學習集成在個統(tǒng)一的模型中同時獲得。與Corr-AE不同的是,本模型的目標函數(shù)中不同模態(tài)的似然具有各自獨立的系數(shù),?；贑orr-RBM,本文構(gòu)建了兩個跨模態(tài)深度學習模型：Corr-DBN和Stacked Corr-RBMs。前者只在后一層學習不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),而后者在每一層都學習不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián),。后,在三個公開數(shù)據(jù)集上對模型進行了評測,。實驗表明,Stacked Corr-RBMs在跨模態(tài)檢索任務(wù)上優(yōu)于若干個相關(guān)模型。設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于跨模態(tài)深度學習模型的跨模態(tài)檢索演示系統(tǒng),。直接關(guān)系到數(shù)據(jù)的理解和存儲,因此其對于機器學習任務(wù)和人工智能的實現(xiàn)都至關(guān)重要,。而自動編碼器就是為解決數(shù)據(jù)表示問題而提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。由單隱層自動編碼器堆疊而成的深度網(wǎng)絡(luò)更是因為其強大的學習表示能力而被廣泛研究,。自動編碼器可以自適應(yīng)地學習到數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu),并使用學習到的特征來高效的表示數(shù)據(jù),這種特性不僅可以適應(yīng)大數(shù)據(jù)環(huán)境中巨大的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)種類,而且可以克服經(jīng)驗特征較大的設(shè)計代價和泛化性能差的問題,同時在深度學習中使用自動編碼器來實現(xiàn)多層次的特征提取可以取得更好的分類精度,。但是,自動編碼器也存在魯棒性較差和深度學習應(yīng)用中出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象等問題。為了能夠自適應(yīng)地從數(shù)據(jù)中提取有用的特征,同時提高特征的魯棒性并克服過擬合現(xiàn)象,本文在傳統(tǒng)自動編碼器的基礎(chǔ)上通過增加損壞處理操作,并向目標函數(shù)中加入稀疏性約束,提出了降噪稀疏自動編碼器,。通過探索不同的稀疏性約束和損壞處理操作,并分別在手寫數(shù)據(jù)集和自然圖像上測試模型的識別精度,、學習到的特征提取器和數(shù)據(jù)重構(gòu)效果,得到的實驗表明:本文提出的降噪稀疏自動編碼器相比于傳統(tǒng)自動編碼器、稀疏自動編碼器和降噪自動編碼器模型,同時具有較好的泛化性能和魯棒性,。淺層的自動編碼器的學習能力有限,而且無法提取層次化的特征,為了更高效的表示高維數(shù)據(jù),以及探究如何使用自動編碼器來構(gòu)造深度網(wǎng)絡(luò)表示數(shù)據(jù),本文在單層的降噪稀疏自動編碼器的基礎(chǔ)上,提出了堆疊降噪稀疏自動編碼器,。首先通過上一層自動編碼器的輸出作為下一層自動編碼器的輸入的方式逐層訓練多個降噪稀疏自動編碼器。然后將逐層訓練的自動編碼器的隱層堆疊起來,構(gòu)造具有多個隱層的堆疊降噪稀疏自動編碼器,。我們可以利用該多層的堆疊降噪稀疏自動編碼器學習圖像數(shù)據(jù)中不同抽象程度的特征,并使用學習到的抽象層的特征來執(zhí)行分類任務(wù),。通過實驗本文探索了不同深度的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以及具有相同深度但不同隱層節(jié)點數(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在不同復(fù)雜程度的數(shù)據(jù)集上的分類效果。實驗表明無監(jiān)督的初始化階段對于訓練深度網(wǎng)絡(luò)的重要作用,以及堆疊降噪稀疏自動編碼器相比于只有稀疏性約束和損壞處理操作的堆疊自動編碼器具有更好的識別效果.

1030066線性編碼器選上海秉銘KHU53-XXX00107著測控技術(shù)的迅速發(fā)展,對光電軸角編碼器的測角精度,、分辨力和可靠性提出了更高的要求,。光電編碼器誤差主要包括碼盤制造誤差、軸系晃動,、碼盤偏心,、細分誤差、量化誤差,、檢測誤差等,這些誤差來自于編碼器的碼盤刻劃,、機械裝調(diào)、電子學處理等過程中,并且都會對編碼器的測量精度產(chǎn)生影響,。因此,對編碼器的精度分析和誤差補償技術(shù)的研究是編碼器生產(chǎn)制造的關(guān)鍵問題,也是提高編碼器精度的重要手段,。目前,對光電編碼器的精度檢測主要采用靜態(tài)檢測,不能反映編碼器在實際工作狀態(tài)下的測角精度,而且誤差補償多只針對細分誤差,不能比較全面的補償編碼器的誤差。本文結(jié)合在實際應(yīng)用中對式編碼器精度的要求,提出了針對光電編碼器精度檢測與誤差補償比較系統(tǒng)的方案,檢測編碼器測量精度和故障信息,并根據(jù)測量結(jié)果進行相應(yīng)的補償,。精度檢測裝置以步進電機作為整個系統(tǒng)的驅(qū)動,以高分辨率編碼器作為測量基準值,在精密主軸轉(zhuǎn)動過程中實時測量被校準編碼器在不同位置的角度值,并與同步采集的高精度基準編碼器測量角度進行比較計算出測角精度,同時測量光柵信號的細分誤差和進行故障分析,。結(jié)合精度檢測和誤差分析的結(jié)果針對不同誤差進行補償,。本課題主要圍繞編碼器精度檢測和誤差補償方法等問題展開系統(tǒng)的分析研究。分析了編碼器誤差產(chǎn)生的原因及各種因素對精度的影響,；提出采用頻譜分析法計算細分信號的諧波參數(shù)和相位誤差,；采用小波分析和頻譜分析檢測編碼器的故障信息,判斷出碼盤故障、電路故障或碼盤竄動等故障發(fā)生的位置,。設(shè)計了以DSP芯片為核心的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和以PC機為核心的精度檢測系統(tǒng),；提出了校正細分誤差、裝調(diào)誤差和排除故障的解決方案.

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1030062 KHK53-AXB00107                                              

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